结构化分析的基本任务是

对数据进行分类、排序、组合和统计，使得数据可以更加容易被理解和利用。随着数据量的不断增加和数据来源的多样化，结构化分析变得越来越重要，人们需要用它来处理大量、复杂的数据，从而找到最优解。

从方法上来看，结构化分析可以根据数据的性质进行分析。常用的方法有：

1. 数据挖掘：这种方法通过技术手段对大量数据进行自动化分析，从中发现规律、变化和关联性。数据挖掘技术可广泛应用于商业、医学、社会科学等领域，是提高决策质量和效率的重要途径。

2. 数据建模：通过建立模型来描述、预测、解释数据，进而实现更加精确和有效的信息提取。数据建模可以分为统计建模、机器学习建模和人工智能建模等几个方面，不同的建模方法适用于不同的场景和数据类型。

3. 数据可视化：将数据以图表或图像等形式展现出来，使得数据结果更加直观和易懂。数据可视化技术的应用领域包括商业、科学、社会等方面，是一种调整数据视角的方法。

从应用场景来看，结构化分析也有很多不同的领域。下面介绍几个主要的应用场景。

1. 商业分析：商业分析是对商业数据进行分析，以发现其中的趋势、变化和机会。商业分析可以包括数据挖掘、数据处理和数据可视化等多个方面，是企业决策的关键工具。

2. 社会科学：在社会科学领域，结构化分析可以帮助研究人员理解人们的行为和社会互动模式。常用的技术包括数据采集、数据处理、数据挖掘和数据建模等多个方面。

3. 医学研究：结构化分析也在医学研究中得到广泛应用。例如，通过对临床数据进行挖掘和建模，可以发现患者的疾病风险和药物反应，为个性化治疗提供科学依据。

综上所述，结构化分析的基本任务是对数据进行分类、排序、组合和统计，可以通过多种方法和应用场景来实现。其中，数据挖掘、数据建模和数据可视化等技术是实现结构化分析的重要手段。商业分析、社会科学和医学研究则是结构化分析的主要应用场景。